通过Raspberry Pi Pico完成运动识别的电路设计方案。

简介：
在本教程中，我们将运用机器学习技术，构建一个能够在微型微控制器RP2040设备上高效运行的手势识别系统。硬件组成部分包括：一根Raspberry Pi Pico微控制器、一个三轴加速度计MMA7361以及一个尺寸为12mm的按钮开关。本教程的内容将被划分为两个主要部分。首先，我们将深入探讨Raspberry Pi Pico的核心组件，并详细介绍如何利用Micropython及其C/C++软件开发套件（SDK）进行对该设备的编程操作。随后，我们将借助Edge Impulse Studio平台，对Raspberry Pi Pico进行手势数据的采集，这些数据将用于TinyML模型的训练。在模型开发和充分测试完成后，该模型将被成功部署到同一设备上，并用于实时的推断应用。以下是该项目的简要演示概述。